一、chat接口函数参数说明 chat接口函数是ChatGLM3-6B模型的主要接口之一,用于与模型进行交互,生成自然语言文本。其参数主要包括以下几个: prompt(提示文本):这是chat接口函数最重要的参数之一,用于向模型提供上下文信息,帮助模型生成符合要求的文本。prompt可以是一个字符串,也可以是一个包含多个字符串的列表。字符串中...
# 处理函数调用结果,根据模型返回参数,调用对应的函数。 # 调用函数返回结果后构造tool message,再次调用模型,将函数结果输入模型 # 模型会将函数调用结果以自然语言格式返回给用户。 if model_response.choices[0].message.tool_calls: tool_call = model_response.choices[0].message.tool_calls[0] args = tool...
ChatGPT的损失函数通常采用一种称为ChatGLM(Chat-based Generative Language Model)的方法。ChatGLM的基本思想是将对话看作是一个序列生成问题,模型的任务是根据上下文生成下一个单词或一段话。在训练过程中,模型通过最大化生成正确回复的概率来调整参数,使得生成的回复尽可能接近人类回复。 ChatGLM的损失函数可以分为...
一、激活函数 ChatGLM-6B使用的激活函数为GELU,其可以近似实现为: \text{GELU}(x)\approx 0.5x(1+\tanh(\sqrt{\frac{2}{\pi}}(x+0.044715x^3))) \\ @torch.jit.script def gelu_impl(x): """OpenAI's gelu implementation.""" return 0.5 * x * (1.0 + torch.tanh(0.7978845608028654 * x ...
convert_txt函数会对输入文本进行问答划分,最后将处理后的数据集保存在一个字典中。 然后构建Dataset,这里我用的是Hugging Face的datasets库,可以方便地构建Dataset对象。具体用法见https://huggingface.co/docs/datasets/index。 train_dict=convert_txt('/kaggle/input/wechatdata/train.txt')train_data=Dataset.from...
本文将对chatglm混合目标函数的原理、方法和应用进行详细阐述。 二、chatglm的原理 1.聚类方法 chatglm算法首先利用聚类方法对输入的数据进行处理。聚类是一种将数据分成不同组的方法,通过聚类可以找到数据中的潜在结构和模式。chatglm算法利用聚类方法对数据进行预处理,将数据根据其特征进行分组,以便后续的分类工作。
ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测...
在 web_demo.py 中有对应代码 调用 Transformers 库的 from_pretrained()函数进行模型下载，该函数会...
chatglm是一个函数,通常在统计和机器学习领域中用于拟合广义线性模型(GLM)。这个函数可以用来预测响应变量,其中自变量可以是连续的或分类的。 下面是一个简单的chatglm函数调用的示例,假设我们有一个名为data的数据框,其中包含一个名为y的响应变量和两个名为x1和x2的预测变量: R复制代码 # 加载必要的库 library(...
(-1))elifself.config.problem_type =="multi_label_classification":# 如果是多标签分类,损失函数选 Sigmoid 交叉熵,所有类别单独计算loss_fct = BCEWithLogitsLoss()# labels 变形为 [BatchSize, NLabels]loss = loss_fct(logits.float(), labels.view(-1, self.num_labels))# 如果指定不返回字典,将...